¿Servidores MCP Seguros y Escalables? La Guía Definitiva para Agentes de IA

El mundo de la Inteligencia Artificial está en constante evolución, y con él, la necesidad de conectar agentes de IA a diversas herramientas y fuentes de datos de manera segura y eficiente. Aquí es donde entra en juego el Model Context Protocol (MCP). Pero, ¿cómo construimos servidores MCP que sean robustos, escalables y, sobre todo, seguros? Vamos a desglosarlo.

¿Por qué la seguridad es crucial en MCP?

A diferencia de las APIs tradicionales que operan en entornos controlados, los servidores MCP actúan como puentes entre agentes de IA y un número ilimitado de fuentes de datos, incluyendo recursos empresariales sensibles. Una brecha de seguridad no solo comprometería datos, sino que podría permitir a atacantes manipular el comportamiento de la IA y acceder a sistemas conectados.

La especificación MCP ahora incluye directrices de seguridad y mejores prácticas para mitigar vectores de ataque comunes como el problema del “confused deputy”, vulnerabilidades de transferencia de tokens y el secuestro de sesiones. Seguir estas pautas desde el inicio es vital.

Autorización en MCP: OAuth 2.1 al rescate

MCP se basa en OAuth 2.1 para una autorización segura, aprovechando capacidades modernas de seguridad:

• Descubrimiento del servidor de autorización: Los servidores MCP implementan OAuth 2.0 Protected Resource Metadata (PRM) (RFC 9728) para anunciar los servidores de autorización que soportan.
• Registro dinámico de clientes: Utiliza el protocolo OAuth 2.0 Dynamic Client Registration (RFC 7591), eliminando la necesidad de configuración manual al conectar agentes de IA dinámicamente.
• Indicadores de recursos: Obligatorio el uso de RFC 8707 Resource Indicators, asegurando que los tokens estén vinculados a servidores MCP específicos, previniendo ataques de reutilización de tokens.

Afortunadamente, no necesitas reinventar la rueda. Puedes usar servidores de autorización y proveedores de identidad existentes, así como librerías OAuth para construir capacidades de autorización en tus servidores MCP.

Flujo de autorización completo: Paso a paso

Conectar un cliente MCP a un servidor MCP protegido implica un flujo bien definido:

1. Fase de descubrimiento: El cliente MCP intenta acceder al servidor sin credenciales.
2. Respuesta del servidor: El servidor responde con un error HTTP 401 Unauthorized y una URL de metadatos en la cabecera WWW-Authenticate.
3. Obtención de metadatos: El cliente obtiene los metadatos PRM, los analiza y obtiene los endpoints del servidor de autorización.
4. Registro del cliente: El cliente se registra automáticamente con el servidor de autorización (si es compatible).
5. Solicitud de autorización: El cliente inicia el flujo OAuth con Proof Key for Code Exchange (PKCE) y el parámetro de recurso.
6. Consentimiento del usuario: El usuario autoriza el acceso a través del servidor de autorización.
7. Intercambio de tokens: El cliente intercambia el código de autorización por un token de acceso.
8. Peticiones autenticadas: Todas las peticiones subsiguientes incluyen el token Bearer.

Implementando la autorización en MCP

Al implementar la autorización, considera:

• Endpoint PRM: Implementa el endpoint /.well-known/oauth-protected-resource para anunciar los scopes soportados.
• Middleware de validación de tokens: Asegúrate de que tu servidor solo acepta tokens válidos, extrayendo tokens Bearer, validando firmas con JSON Web Key Sets (JWKS) y verificando la expiración y las reclamaciones de la audiencia.
• Manejo de errores: Retorna códigos HTTP apropiados (401, 403) con cabeceras WWW-Authenticate correctas.

Anthropic y la comunidad MCP están trabajando en integrar estas capacidades directamente en los SDKs de MCP.

Escenarios multiusuario: Aislamiento de datos

En entornos multiusuario, es crucial evitar que un usuario acceda a datos de otro. Valida rigurosamente la información del usuario contenida en los tokens OAuth y aplica el principio de mínimo privilegio: cada usuario solo debe acceder a los datos y acciones estrictamente necesarios.

Escalando con AI Gateways

A medida que tu servidor MCP crece, necesitarás un AI Gateway para gestionar el tráfico, transformar protocolos y aplicar políticas de seguridad de forma consistente. Un AI Gateway puede:

• Limitar la tasa de peticiones para evitar la saturación.
• Transformar peticiones y respuestas para manejar la evolución de los protocolos.
• Implementar caching para operaciones costosas.
• Utilizar Circuit Breakers para fallar rápidamente cuando los servicios downstream tienen problemas.

Patrones para producción: Secretos y Observabilidad

Mejor gestión de secretos

Evita almacenar secretos en variables de entorno. Utiliza servicios de gestión de secretos como Azure Key Vault, AWS Secrets Manager o HashiCorp Vault. Implementa identidades de carga de trabajo (“secretless”) para eliminar la necesidad de almacenar credenciales para acceder al vault. Aplica el principio de mínimo privilegio, dando a cada instancia de tu servidor MCP solo acceso a los secretos que necesita.

Observabilidad y monitorización

Implementa logging estructurado, tracing distribuido (con OpenTelemetry) y monitorización de eventos de seguridad. Configura alertas para detectar picos de errores o patrones de acceso inusuales. Crea dashboards para tener una visión clara de la salud, rendimiento y seguridad de tu servidor MCP.

Conclusión

Construir servidores MCP seguros y escalables requiere atención a la autenticación, autorización y la arquitectura de despliegue. Comienza con la seguridad como base, no como una ocurrencia tardía. La especificación MCP proporciona primitivas de seguridad básicas, y las plataformas en la nube modernas ofrecen la infraestructura para escalarlas.

Fuente original: Github Blog